ЕКОНОМІКО-МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ РИЗИКУ БАНКРУТСТВА ВИРОБНИХ ПІДПРИЄМСТВ НА ОСНОВІ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ В УМОВАХ ВОЄННОГО СТАНУ
DOI:
https://doi.org/10.32782/ecovis/2026-2-4Ключові слова:
математичне моделювання, інтегральні показники, експертні оцінки, нечітка логіка, нечіткий висновок Мамдані, ризик банкрутства, виробниче підприємство, ймовірнісно-статистичні методи, статистичний аналіз, підтримка прийняття управлінських рішеньАнотація
У статті розроблено економіко-математичну модель оцінювання ризику банкрутства виробничих підприємств в умовах воєнного стану на основі апарату нечіткої логіки Мамдані. Запропонований підхід передбачає комплексне врахування фінансових, виробничих, маркетингових, кадрових, енергетичних та воєнно-економічних чинників шляхом їх агрегування в інтегральні показники з використанням вагових коефіцієнтів. Така структура дає змогу врахувати взаємозалежність ключових аспектів функціонування підприємства та зменшити вплив окремих невизначених параметрів на результати оцінювання. На основі експертного оцінювання сформовано базу нечітких правил, що забезпечує визначення рівня ризику банкрутства та ступенів належності підприємства до відповідних лінгвістичних термів. Проведено апробацію моделі на експертних даних, результати якої підтвердили її практичну придатність для підтримки прийняття управлінських рішень щодо своєчасного виявлення загроз фінансової неспроможності та оцінювання потенційної стійкості підприємства в умовах нестабільного зовнішнього середовища.
Посилання
Терещенко О. О. Дискримінантний аналіз у діагностиці банкрутства підприємств. Фінанси України. 2003. № 4. С. 133–140. URL: http://finukr.org.ua/
Копилюк О. І., Музичка О. М. Фінансова санація та банкрутство підприємств : навч. посіб. Київ : Центр учбової літератури, 2012. 352 с. URL: https://cul.com.ua/ (дата звернення: 05.07.2026).
Altman E. I. Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance. 1968. Vol. 23, No. 4. P. 589–609. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x.
Taffler R. J., Tisshaw H. J. Going, going, gone - four factors which predict-bankruptcy. Accountancy. 1977. Vol. 88, No. 1003. P. 50–54. URL: https://www.researchgate.net/publication/292415152_Going_going_gone_Four_factors_which_predict_bankruptcy (дата звернення: 05.07.2026).
Taffler R. J. The assessment of company solvency and performance using a statistical model. Accounting and Business Research. 1983. Vol. 13, No. 52. P. 295–308. DOI: https://doi.org/10.1080/00014788.1983.9729767.
Springate G. L. V. Computer-based corporate prediction models: A discriminant analysis approach. Unpublished MBA Research Project, Simon Fraser University, 1978. 104 p.
Zadeh L. A. Fuzzy sets. Information and Control. 1965. Vol. 8, No. 3. P. 338–353. DOI: https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
Радецька Л. П. Моделювання фінансової стійкості підприємства із застосуванням теорії нечітких множин. Економіка та держава. 2019. № 5. С. 82–86. DOI: https://doi.org/10.32702/2306-6806.2019.5.82.
Korol T., Korodi A. An Evaluation of Effectiveness of Fuzzy Logic Model in Predicting the Business Bankruptcy // Romanian Journal of Economic Forecasting. 2011. Vol. 14, No. 3. P. 92–107. URL: https://www.ipe.ro/rjef/rjef3_11/rjef3_2011p92-107.pdf
Поповський С. В., Волков В. Е. Використання нечіткої логіки як альтернативи класичним підходам в системі автоматизованого прийняття рішень кредитних організацій // Інформатика. Культура. Техніка. 2025. Т. 2. С. 249–257. DOI: https://doi.org/10.15276/ict.02.2025.38
Матвійчук А. В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка : монографія. Київ : КНЕУ, 2011. 439 с.
Бідюк П. І., Вертелецький В. В., Жирова А. О. Аналіз ризику банкрутства підприємств з використанням чітких та нечітких моделей // Економічний вісник Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут». 2015. № 12. С. 477–490. URL: https://ev.fmm.kpi.ua/article/view/44165 (дата звернення: 10.07.2026).
Halder A., Kannadhasan M. Energy uncertainty and corporate bankruptcy risk: International evidence // Energy Economics. 2025. Vol. 151. Article 108908. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2025.108908
Roy T., Bhuiyan R. A., Ahmed S. U., Abdullah M. Geopolitical conflict and firm bankruptcy risk. Finance Research Letters. 2024. Vol. 68. Article 106005. DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106005 .
Knopf J., Lalova K. Predicting Bankruptcy: Ask the Employees. 2025. Electronic Journal. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4399476.
Altman E. I. (1968) Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. The Journal of Finance, vol. 23, no. 4, pp. 589–609. DOI: https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1968.tb00843.x.
Halder A., Kannadhasan M. (2025) Energy Uncertainty and Corporate Bankruptcy Risk: International Evidence. Energy Economics, vol. 151. Article 108908. DOI: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2025.108908.
Knopf J., Lalova K. (2025) Predicting Bankruptcy: Ask the Employees. SSRN Electronic Journal. DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4399476.
Korol T., Korodi A. (2011) An Evaluation of Effectiveness of Fuzzy Logic Model in Predicting the Business Bankruptcy. Romanian Journal of Economic Forecasting, vol. 14, no. 3, pp. 92–107. Available at: https://www.ipe.ro/rjef/rjef3_11/rjef3_2011p92-107.pdf.
Roy T., Bhuiyan R. A., Ahmed S. U., Abdullah M. (2024) Geopolitical Conflict and Firm Bankruptcy Risk. Finance Research Letters, vol. 68. Article 106005. DOI: https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106005.
Springate G. L. V. (1978) Computer-based Corporate Prediction Models: A Discriminant Analysis Approach. Unpublished MBA Research Project. Simon Fraser University, 104 p.
Taffler R. J. (1983) The Assessment of Company Solvency and Performance Using a Statistical Model. Accounting and Business Research, vol. 13, no. 52, pp. 295–308. DOI: https://doi.org/10.1080/00014788.1983.9729767.
Taffler R. J., Tisshaw H. J. (1977) Going, Going, Gone – Four Factors Which Predict Bankruptcy. Accountancy, vol. 88, no. 1003, pp. 50–54. Available at: https://www.researchgate.net/publication/292415152_Going_going_gone_Four_factors_which_predict_bankruptcy.
Zadeh L. A. (1965) Fuzzy Sets. Information and Control, vol. 8, no. 3, pp. 338–353. DOI: https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
Bidiuk P. I., Verteletskyi V. V., Zhyrova A. O. (2015) Analiz ryzyku bankrutstva pidpryiemstv z vykorystanniam chitkykh ta nechitkykh modelei. Ekonomichnyi visnyk Natsionalnoho tekhnichnoho universytetu Ukrainy "Kyivskyi politekhnichnyi instytut", no. 12, pp. 477–490. Available at: https://ev.fmm.kpi.ua/article/view/44165.
Kopyliuk O. I., Muzychka O. M. (2012) Finansova sanatsiia ta bankrutstvo pidpryiemstv. Kyiv: Tsentr uchbovoi literatury, 352 p. Available at: https://cul.com.ua/.
Matviichuk A. V. (2011) Shtuchnyi intelekt v ekonomitsi: neironni merezhi, nechitka lohika. Kyiv: KNEU, 439 p.
Popovskyi S. V., Volkov V. E. (2025) Vykorystannia nechitkoi lohiky yak alternatyvy klasychnym pidkhodam v systemi avtomatyzovanoho pryiniattia rishen kredytnykh orhanizatsii. Informatyka. Kultura. Tekhnika, vol. 2, pp. 249–257. DOI: https://doi.org/10.15276/ict.02.2025.38.
Radetska L. P. (2019) Modeliuvannia finansovoi stiikosti pidpryiemstva iz zastosuvanniam teorii nechitkykh mnozhyn. Ekonomika ta derzhava, no. 5, pp. 82–86. DOI: https://doi.org/10.32702/2306-6806.2019.5.82.
Tereshchenko O. O. (2023) Dyskryminantnyi analiz u diahnostytsi bankrutstva pidpryiemstv. Finansy Ukrainy, no. 4, pp. 133–140. Available at: http://finukr.org.ua/.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Олена Вінничук, Тетяна Готинчан, Галина Івасюк, Тоня Фратавчан
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
